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Human-Like Decision-Making of Autonomous Vehicles in Dynamic Traffic Scenarios

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2023年第10期10卷 1905-1917页

作者： Tangyike Zhang Junxiang Zhan Jiamin Shi Jingmin Xin Nanning Zheng National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence National Engineering Research Center for Visual Information and ApplicationsXi’an 710049 Institute of Artificial Intelligence and Robotics Xi’an Jiaotong UniversityXi’an 710049China momenta Shanghai 201804China

With the maturation of autonomous driving technology, the use of autonomous vehicles in a socially acceptable manner has become a growing demand of the public. Human-like autonomous driving is expected due to the impact of the differences between autonomous vehicles and human drivers on *** human-like decision-making has become a research hotspot, a unified theory has not yet been formed, and there are significant differences in the implementation and performance of existing methods. This paper provides a comprehensive overview of human-like decision-making for autonomous vehicles. The following issues are discussed: 1) The intelligence level of most autonomous driving decision-making algorithms;2) The driving datasets and simulation platforms for testing and verifying human-like decision-making;3) The evaluation metrics of human-likeness;personalized driving;the application of decisionmaking in real traffic scenarios;and 4) The potential research direction of human-like driving. These research results are significant for creating interpretable human-like driving models and applying them in dynamic traffic scenarios. In the future, the combination of intuitive logical reasoning and hierarchical structure will be an important topic for further research. It is expected to meet the needs of human-like driving.

关键词： Autonomous vehicles decision-making driving behavior human-like driving

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工业5.0和循环经济

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世界电子元器件 2023年第11期 9-11页

作者： Luke momenta

在过去十年间,如果你接触过工业领域,那么很可能已经无数次听到过“工业4.0”这个术语。从最高层面上来说,工业4.0整合了当今世界众多的创新技术,比如机器人和机器学习技术,并将它们应用于工业领域。工业4.0的目标是提升工厂的生产力和... 详细信息

在过去十年间,如果你接触过工业领域,那么很可能已经无数次听到过“工业4.0”这个术语。从最高层面上来说,工业4.0整合了当今世界众多的创新技术,比如机器人和机器学习技术,并将它们应用于工业领域。工业4.0的目标是提升工厂的生产力和效率,从而制造出更便宜、质量更高且更易获得的产品。尽管工业4.0为工业领域带来了显著的改进和转型,但在许多方面仍未达到预期目标。遗憾的是,工业4.0过于关注技术,却忽视了人的因素,忽略了更为人性化的需求。

关键词：人的因素机器学习技术机器人人性化生产力预期目标

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更好的人工智能,更好的生活

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智能网联汽车 2019年第1期 80-80页

作者：曹旭东 momenta

momenta的目标是更好的人工智能、更好的生活。在更好的人工智能跟更好的生活交叉点上,最具挑战性的、同时最有价值的一件事情就是自动驾驶。momenta的团队是一群科学家。我们有两个非常重要的愿景,随着公司做自动驾驶时间越长,就越觉... 详细信息

momenta的目标是更好的人工智能、更好的生活。在更好的人工智能跟更好的生活交叉点上,最具挑战性的、同时最有价值的一件事情就是自动驾驶。momenta的团队是一群科学家。我们有两个非常重要的愿景,随着公司做自动驾驶时间越长,就越觉得这两个愿景非常重要。第一个愿景就是安全,我们希望用我们的技术、产品能够在未来10年的时间内将将交通事故率降低40%。

关键词：人工智能驾驶时间自动驾驶交叉点科学家

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自动驾驶:求人还是求己

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经营者(汽车商业评论) 2019年第6期 230-247页

作者：王凯尚国斌程惊雷顾剑民曹旭东薛俊亮张君毅伟世通百度智能驾驶事业群战略运营部 Canoo 法雷奥中国 momenta 恒润科技智能驾驶事业部蔚来资本

自动驾驶,它是一个巨型的系统,不是一家企业能够玩转的当下的汽车界,言必称自动驾驶,它将是未来移动出行最大的金矿之一。有预测表明,在2025年与自动驾驶相关的将产生1.9万亿美元的产值。这个庞大的产业与其他行业一样,会经历百舸争流... 详细信息

自动驾驶,它是一个巨型的系统,不是一家企业能够玩转的当下的汽车界,言必称自动驾驶,它将是未来移动出行最大的金矿之一。有预测表明,在2025年与自动驾驶相关的将产生1.9万亿美元的产值。这个庞大的产业与其他行业一样,会经历百舸争流到少数几家竞争的格局。也正是由于这个待开发市场的巨大产值,使得无论是主机厂还是互联网公司争相涌进。但因为自动驾驶领域所涉猎的步骤、所需部件的复杂,形成最终解决方案的应该是一个企业还是众多企业的联合形态产生了争议。

关键词：主机厂一级供应商整车企业智能驾驶量产化整车厂汽车厂商智能汽车汽车行业智能网联 OEM 阿波罗计划

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基于认知诊断和神经网络的试题得分预测

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计算机技术与发展 2022年第2期32卷 39-44页

作者：史浩杰李幸贾俊铖匡健那幸仪苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 momenta-初速度(苏州)科技有限公司江苏苏州215100

随着教育越来越走向信息化,大量的教育数据会被保存,在海量教育数据中挖掘出学生的潜在信息是智能教育中非常值得研究的问题之一。针对目前大多数得分预测都是预测一个总分,无法具体到每一题得分预测的问题,对考试中存在的主要题型进行... 详细信息

随着教育越来越走向信息化,大量的教育数据会被保存,在海量教育数据中挖掘出学生的潜在信息是智能教育中非常值得研究的问题之一。针对目前大多数得分预测都是预测一个总分,无法具体到每一题得分预测的问题,对考试中存在的主要题型进行了研究,结合现有试题得分预测方法,指出其优势与不足,提出基于认知诊断和神经网络分别预测客观题和主观题得分的方法。该方法结合认知诊断理论计算出学生的知识状态,通过矩阵算法来预测学生在每道客观题上的得分,再将学生的知识状态作为特征,学生得分作为训练标签,使用卷积神经网络来训练并且预测学生在每道主观题上的得分。将两种方法分别与传统方法进行比较,结果表明两种方法分别在客观题和主观题上的效果比传统方法提高了很多。

关键词：得分预测客观题主观题认知诊断神经网络

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